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一种基于物理信息神经网络的土壤水运动模型构建方法及系统
摘要文本
本发明公开了一种基于物理信息神经网络的土壤水运动模型构建方法及系统，涉及土壤水运动模拟技术领域，通过将物理信息神经网络和土壤水运动模型的控制方程进行融合来构建土壤水运动模型，该模型采用自动微分替代网格尺度的差分运算，避免了数值微分在求解过程中方程离散带来的计算误差，提高了计算精度，且自动微分的方式主要针对神经网络的输出进行，这使梯度计算是数值更精确。另外，本发明将控制方程嵌入到网络模型显著降低了问题解空间的复杂度，从而大大减少对训练数据的需求，进而提高土壤水运动模型的建模效率及其可靠性。。更多数据：
申请人信息
- 申请人:中国水利水电科学研究院
- 申请人地址:100044 北京市海淀区车公庄西路20号
- 发明人: 中国水利水电科学研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于物理信息神经网络的土壤水运动模型构建方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311617642.1 |
| 申请日 | 2023/11/30 |
| 公告号 | CN117390968A |
| 公开日 | 2024/1/12 |
| IPC主分类号 | G06F30/27 |
| 权利人 | 中国水利水电科学研究院 |
| 发明人 | 翟家齐; 王涛; 赵奕辰; 张龙龙; 张世骏; 刘宽; 李星; 汪勇; 李玲慧; 曹彦坤 |
| 地址 | 北京市海淀区车公庄西路20号 |
专利主权项内容
1.一种基于物理信息神经网络的土壤水运动模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：构建带有约束条件的常规偏微分方程以及一维土壤水动力学模型的Richards方程；利用前馈神经网络输出偏微分方程的近似解；通过算数运算和自动微分，将所述近似解带入Richards方程，得到残差网络；引入均方误差MSE表征损失函数来评价近似解对Richards方程、边界条件和实测点的吻合程度；采用损失函数最小时的基于Richards方程的一维土壤水动力学模型。